基于优化DBSCAN的激光雷达障碍物检测

摘要：

针对激光雷达在检测道路障碍物的过程中,由点云数据密度不均而导致障碍物检测准确率低和实时性差的问题,提出一种优化的密度噪声空间聚类(DBSCAN)算法以提高道路障碍物的聚类效果.首先依据点云数据的反射强度信息对车道线进行检测,提取感兴趣区域;然后使用射线坡度阈值地面分割算法进行地面分割,实现对斜坡地面的彻底分割;最后提出一种自适应的DBSCAN算法,选取代表性的核心点以及自适应聚类半径,实现对不同距离密集障碍物的快速准确聚类.实验结果表明:所提算法能够对不同距离的密集障碍物准确聚类;与传统算法相比,所提算法的正检率提高24.07个百分点,平均耗时减少1.18 s.

关键词：遥感、激光雷达、优化基于密度的噪声空间聚类、车道线检测、地面分割、障碍物聚类

所属期刊栏目：59

分类号：TP227(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项

在线出版日期：2022-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：506-514